[인터뷰] “AI 시대 경쟁력, 표준화된 PaaS에서 나온다”

[아이티데일리] 국내 클라우드 PaaS 시장은 SaaS, IaaS에 비해 규모는 작지만 인공지능(AI) 시대로 접어들면서 빠르게 성장할 것으로 기대되고 있다. 특히 오픈소스 활용이 늘어나면서, 표준화된 오픈소스 플랫폼을 통한 상호호환성 확보가 PaaS 생태계 확산의 핵심 과제로 부상하고 있다. 오픈클라우드플랫폼얼라이언스(OPA) 표준화분과위원회 최종석 위원장을 만나 국내 PaaS 시장 상호호환성 확보 전략에 대해 들어봤다.

OPA는 민간 중심의 오픈 클라우드 플랫폼 생태계 조성을 목표로 2022년 출범했다. 중요 임무로 K-PaaS 확산을 통해 국내 클라우드 전문기업 간 상호운용성 확보, 기술·정책 이슈 공동 대응, 클라우드 네이티브 전문 인력 수급 문제 해결 등이 있다. K-PaaS는 개방형 클라우드 플랫폼 표준모델(오픈소스)과 이를 기반으로 적합성 인증을 받은 민간 클라우드 플랫폼 서비스·솔루션을 통칭하며, 현재 18종의 적합성 인증 PaaS 및 플랫폼 소프트웨어가 포함된다.
 

“AI 시대 맞춘 인증·컨테이너 표준 마련 시급”
 

Q. OPA 표준화분과의 역할은.

A. “OPA 표준화분과는 K-PaaS 생태계가 기술·사업·정책 측면에서 ‘끊김 없이 연결’될 수 있도록 표준화를 통해 공통 언어와 신뢰 체계를 만드는 곳이다. K-PaaS 및 공공 클라우드에 대한 기술 표준을 수립해 벤더 간 상호운용성을 확보하고, 개발·운영 생산성을 높이고자 한다.”

Q. OPA 표준화분과위원장을 맡은 계기가 있다면.

A. “예전부터 K-PaaS에 대한 관심이 많았다. K-PaaS가 오픈 클라우드 플랫폼으로 개발된 점이 학생들에게 수업 자료로 활용하기에 매우 적합하다고 판단했다. 학생들에게 다양한 클라우드 환경을 경험하게 해주고, 미래에 어느 클라우드 기업을 선택하든 도움이 될 것이라는 생각했기 때문이다.

이에 OPA 출범 전부터 과학기술정보통신부 등에서 개최하는 K-PaaS 관련 행사에 꾸준히 참여하면서 자연스레 OPA 활동을 시작하게 됐고, 2022년 OPA 출범과 함께 표준화분과위원장을 맡게 됐다.”

Q. 올해 주요 추진 과제가 있다면.

A. “호환성 적합성 인증제도 정립과 PaaS에서 사용되는 컨테이너 이미지 저장환경 구조 표준화를 진행하고 있다. 먼저 호환성 적합성 인증제도의 경우, 클라우드 네이티브 형태로 만들어진 SaaS에 대해 호환성과 적합성을 검증하는 인증제도가 잘 정립되어 있기는 하지만 최근 AI 산업이 빠르게 성장하면서, 기존 기준만으로는 부족하다는 점이 드러났다. 그래서 올해 AI 서비스가 결합한 새로운 형태의 SaaS, 보안 SaaS(SeCaaS) 등 신기술에 맞는 인증 기준을 추가하고, 기존 제도를 개정하는 작업을 추진하고 있다.”

“공공사업에서 인증된 컨테이너 이미지를 손쉽게 공유·활용할 수 있는 체계 마련도 시급하다. 현재 클라우드 네이티브 전환이 더디게 진행되는 주요 원인 중 하나가 ‘표준 컨테이너 이미지 부족’이다. 애플리케이션을 컨테이너화하려면 상당한 비용이 발생하며, 국산 솔루션 제공업체가 이미지를 제작할 수 있는 시스템 지원도 부족한 상황이다. 이에 표준화분과는 공공과 민간이 쉽게 컨테이너 이미지를 확보할 수 있도록 허브를 구축해 제작 비용을 줄이고, 검증된 이미지를 배포해 개발·운영 효율성을 높이는 표준화 작업을 추진하고 있다.”
 

“AI PaaS 엔진 완성도 높여 고도화 기여할 것”
 

Q. AI 발전이 PaaS 시장에 어떤 변화를 일으키고 있나.

A. “전통적 빌드·배포 중심의 플랫폼이 데이터 준비→학습→배포→모니터링 전 주기를 포함하는 ML옵스(MLOps)로 진화하고 있다. 여기에 AI 워크로드가 그래픽처리장치(GPU)·중앙처리장치(CPU)의 동적 조합, GPU 스케일링 패턴 등을 요구하면서 PaaS의 오케스트레이션이 더욱 복잡·정교해지고 있다. 더불어 추론·모델 관리 API를 갖춘 PaaS가 등장하는 등, 모델 생성과 품질 관리에 초점을 맞춘 서비스가 늘고 있는 추세다. AI 시대의 경쟁력은 모델 성능뿐 아니라 ‘얼마나 빨리 실전에 배포하느냐’에 달려 있다. 이런 속도를 뒷받침할 그릇이 바로 PaaS라고 할 수 있다.”

Q. 상호운용성 확보를 위해 현행 표준에서 보완해야 할 점은.

A. “멀티클라우드를 비롯해 상호운용성을 보장하는 표준은 업계 동향을 반영해 지속적으로 최신화되고 있다. 다만 일부 표준은 여전히 가상머신(VM)·IaaS 중심의 레거시 규격을 따르고 있어, 컨테이너나 서버리스 아키텍처 전반을 포괄하는 형태로 개정이 필요하다.

또한 AI-PaaS 관련 표준은 아직 완비됐다고 보기 어려운 실정이다. AI 관련 기능까지 상호운용성을 확보할 수 있도록 신속한 표준화가 요구된다.”

Q. AI 워크로드에 특화된 PaaS 표준화 과제 또는 정책이 있다면.

A. “정부 연구개발(R&D) 과제 중 ‘AI 모델·서비스 개발을 위한 PaaS 기술 개발’ 과제가 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원, 이노그리드 등이 진행하는 것으로 국산 AI-PaaS에 대한 개발 및 실증을 진행하는 과제가 있다. 이는 멀티·하이브리드 PaaS 환경에서 AI 전주기 자동화를 진행해 AI-PaaS 마련을 목표로 한다.”

Q. 향후 표준화분과가 중점적으로 추진하고자 하는 목표가 있다면.

A. “표준화분과는 앞으로도 상호 호환성과 보안의 격차가 발생하지 않도록 지속적으로 노력할 계획이다. 특히 AI PaaS 엔진의 완성도를 높이는 것이 중요한 목표 중 하나다. 이를 위해 정책적으로도 정부의 지원과 기술적인 업그레이드가 필요한 시점이라고 생각한다. 이러한 방향성을 가지고 국내 클라우드 및 AI 산업의 발전에 기여하기 위해 노력할 것이다.”